ニューラルネットワーク
ディープラーニング？
よく聞く「ディープラーニング（深層学習）」
なにが「ディープ（深い）」？
ニューラルネットワークが「深」く「層」になっているもの
ニューラルネットワーク
Neural（神経）のnetwork＝生物の神経回路網
ニューロン（neuron; 神経細胞）が複雑に結合
たとえば人間の脳は140億個といわれる
電気信号による情報処理
これを数学的に模したものがいわゆる「（人工）ニューラルネットワーク（Artificial Neural Network）」
生物の神経回路網と「学習」
ニューロン（神経細胞）による情報伝達
https://gyazo.com/bb053a055ac4b1e0aa3518b548d16675
軸索というケーブルでニューロン同士がつながっている
結合するインターフェースをシナプスという
シナプスを介して結合する他のニューロン（人間の脳で8000個程度）から電気信号（電気パルス）を受けると、ニューロン内の膜電位が変化（上下）する
シナプスの種類により、膜電位を上げる方向か下げる方向かが決まっている
どの程度上がるかは、シナプスの状態（シナプス伝達強度）により決まる
膜電位がある一定の値（閾値）を超えると「発火」する（電気信号（パルス）を放出する）
このメカニズムで情報伝達（入力→出力の変換）をしていると捉えられる
シナプス伝達強度の強さによって、情報の伝わり方が変わる
生物の「学習」は、多くのシナプスのシナプス伝達強度が変化することで起こっている
ニューラルネットワーク
ニューロンの情報伝達の原理（入力→出力の変換）を数理的に模したのがニューラルネットワーク
なかでも、ニューロンを層状に並べた多層パーセプトロンと呼ばれるモデルが有名
層が深いものはとくに深層学習と呼ばれる
原理的には、どんなに複雑な関数でも作れる
https://gyazo.com/2118eb338d1171e924f588b3bde9e89c